package com.hmdp.utils;


// 工具类 用于 redis 的 缓存穿透 击穿  保存 设置 过期 时间 设置 逻辑 过期时间 操作。


import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.time.LocalDateTime;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.function.Function;

@Slf4j
@Component
public class CacheClient {


    // 这个在 有参 构造函数中完成 注入
    private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    // 使用 构建的 固定数量的 全是 核心线程的 线程池  这个 用于 缓存重建
    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

    public CacheClient(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {  // 因为 是 唯一 构造 函数 且 这个类 纳入了 spring ioc 容器 管理 并且StringRedisTemplate 也在 容器中，所以 在创建 对象的时候 可以完成自动注入
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }
    //将**任意Java对象序列化为json并存储在string类型的key**中，**并且可以设置TTL（setnx的那种）过期时**间
    public void set(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit) {  // 将 任意的 对象
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(value), time, unit);  // reids 的 TTL 是 倒计时 并且 从 生效开始 就开始 倒计时
    }

    //将任意**Java对象序列化**为json并存储在string类型的key中，并且可以设置逻辑过期时间，用于处理缓存击穿问题
    public void setWithLogicalExpire(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit) {  // 这个 过期 时间 是 记录的了 一个 时刻，比如 2024.1.1 12：00 之前的 时间 是 有效的
        // 设置逻辑过期
        RedisData redisData = new RedisData();  // 这个类 用于 存储 缓存数据 和 过期时间
        redisData.setData(value);
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(unit.toSeconds(time)));  // plus 有 + 的 意思 即 在 当前 时间的 基础 加上 指定 时间
        // 写入Redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(redisData));  // 逻辑 获取 时间
    }

    // 做 根据指定的key查询缓存，并反序列化为指定类型（这就是一个参数）， 所以这个函数的返回值类型是不确定的，所以可以使用泛型 利用缓存空值的方式解决缓存穿透问题

    //解决 缓存穿透
    public <R,ID> R queryWithPassThrough(
            String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit){  // type 就是 反序列化的类型
        String key = keyPrefix + id;    // 获取 key  查询 缓存 的 key 的 构建
        // 1.从redis查询商铺缓存
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key); //get(key) 方法用于从 Redis 中获取指定 key 对应的字符串值。如果 key 不存在，则返回 null。
        // 2.判断是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(json)) {  //
            // 3.存在，直接返回
            return JSONUtil.toBean(json, type);  // 缓存 命中 反 序列化 然后 返回 因为 数据的 类型 通过 参数 传过来了 所以可以 直接 使用
        }
        // 判断命中的是否是空值   // 到了之一部  缓存 没有 命中 或者 缓存中的 值没有 意义 “” null（未命中） redis 获取 一个 不存在的 key 的 时候 就会 返回null
        if (json != null) {   // 不是 NulL  只能是 之前 设置的 “” 用于 应对 缓存 穿透
            // 返回一个错误信息
            return null;  // 不是 Null  就是 空字符串  缓存了“” 说明 缓存穿透   所以 直接 返回 null
        }

        // 到了这一步 缓存未命中 且 为 建立 空对象 缓存

        // 4.不存在，根据id查询数据库， 查询 数据库的 操作， 因为
        R r = dbFallback.apply(id);
        // 5.不存在，返回错误
        if (r == null) {
            // 将空值写入redis  这个 是 为了 解决 缓存穿透问题
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", RedisConstants.CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);  // 缓存空值 的 过期 时间
            // 返回错误信息
            return null;
        }
        // 6.存在，写入redis
        this.set(key, r, time, unit);  // 写入缓存
        return r;
    }


    // 逻辑 过期 解决 缓存击穿
    public <R, ID> R queryWithLogicalExpire(
            String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {
        String key = keyPrefix + id;
        // 1.从redis查询商铺缓存
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2.判断是否存在
        if ("".equals(json)) {  // 缓存 穿透就直接 设置 那种 setex那种 过期。因为 这个 不是 热点
            // 3.存在，直接返回
            return null;   //
        }
        R r = null;
        if (StrUtil.isNotBlank(json)) {  // 缓存命中 且 缓存 未 过期
            // 4.命中，需要先把json反序列化为对象
            RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
            r = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), type);  // 这个 只要 缓存里面有 数据 r 就 有 数据 即使 是过期的
            LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
            // 5.判断是否过期
            if (expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {
                // 5.1.未过期，直接返回店铺信息
                return r;
            }
        }
        // 执行 到了 这 里 要么是  缓存 过期了， 要么是 缓存 未 命中 json 返回了null
        // 不能是 那一中  都要 建立 缓存

        // 5.2.已过期，需要缓存重建
        // 6.缓存重建
        // 6.1.获取互斥锁

        String lockKey =  RedisConstants.LOCK_SHOP_KEY + id;  //  互斥锁 用于 重建 缓存的 id 的 数据
        boolean isLock = tryLock(lockKey);
        // 6.2.判断是否获取锁成功
        if (isLock){

            // 获取 锁 之后 就可以 查一次
            r = dbFallback.apply(id);  // 这样 只有 获得 锁的 线程 或 查询 一次 其他的  后面的 还是 要 等待 缓存 重建完毕
            // 6.3.成功，开启独立线程，实现缓存重建
            R finalR = r;
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
                try {
                    // 查询数据库
                    if(finalR ==null){  // 数据库 里面 也没有 这条 数据，所以 缓存 空值 因对 缓存穿透 问题 解决
                        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", RedisConstants.CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);  // 2分钟 频繁的 在做 缓存 重建
                    }else
                        this.setWithLogicalExpire(key, finalR, time, unit);        // 重建缓存 如果 是 新的 你要 返回 结果的
                } catch (Exception e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                }finally {
                    // 释放锁
                    unlock(lockKey);
                }
            });
        }
        // 6.4.返回过期的商铺信息， 如果 是 不在 缓存 中的 店铺 就 直接 去 数据库 里面 去查 那在 进入 缓存 之前的 查询 都在 数据库 里面 找了 如果 访问 量 很大还是 要 出问题
        return r;  // r 要么 是 缓存里面的 数据 要么 是 null(缓存未命中 所以此时 直接 返回 null)  现在 逻辑 就是 所有的店铺 数据 都是 直接到 缓存中去查 没有 就 构建 之后 才有数据 这个 是 热点 数据
    }

    public <R, ID> R queryWithMutex(
            String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {
        String key = keyPrefix + id;
        // 1.从redis查询商铺缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);  // 每次 都是 重新查 所以 没有 可见性的问题
        // 2.判断是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {  //
            // 3.存在，直接返回
            return JSONUtil.toBean(shopJson, type);
        }
        // 判断命中的是否是空值
        if (shopJson != null) {   // 这个 起始 就是 处理 缓存 穿透的  没有 数据
            // 返回一个错误信息
            return null;  //
        }

        // 4.实现缓存重建
        // 4.1.获取互斥锁
        String lockKey = RedisConstants.LOCK_SHOP_KEY + id;
        R r = null;
        try {
            boolean isLock = tryLock(lockKey);
            // 4.2.判断是否获取成功
            if (!isLock) {  // 请求 多了 估计 会  栈 溢出 因为 不断 递归  量大了 如果真的 过期了 缓存 重建的 过程中 会 出现 栈溢出
                // 4.3.获取锁失败，休眠并重试
                Thread.sleep(50);
                return queryWithMutex(keyPrefix, id, type, dbFallback, time, unit);
            }
            // 4.4.获取锁成功，根据id查询数据库
            r = dbFallback.apply(id);   // 读取 数据库。然后 重建 缓存。 重点 还是 固定的 就是 那个
            // 5.不存在，返回错误
            if (r == null) {  // 缓存 穿透 发现 缓存 数据 采用 缓存 空对象的方式 解决
                // 将空值写入redis
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", RedisConstants.CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);  // 2分钟 频繁的 在做 缓存 重建
                // 返回错误信息
                return null;
            }
            // 6.存在，写入redis
            this.set(key, r, time, unit);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }finally {
            // 7.释放锁
            unlock(lockKey);   // 加锁 和 释放锁 在 不同的 线程 里面  在 这个 线程 释放 锁 之前 其余的 线程 只能 等待 直到 构建 完成 然后 去
        }
        // 8.返回
        return r;  // 这个 倒是 不是
    }

    private boolean tryLock(String key) {
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(flag);
    }

    private void unlock(String key) {
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }
}
